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龍圖騰網恭喜青島理工大學申請的專利一種基于深度學習的煤層水力壓裂參數動態優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119989840B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510484105.7，技術領域涉及：G06F30/23；該發明授權一種基于深度學習的煤層水力壓裂參數動態優化方法是由秦玉金;撒占友;盧守青;劉杰;孫劍飛設計研發完成，并于2025-04-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的煤層水力壓裂參數動態優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于深度學習的煤層水力壓裂參數動態優化方法，屬于基于計算機數據處理的煤層參數優化技術領域；首先，采集具有空間連續性的煤層切片CT圖像；其次，設計煤層結構?物理參數智能感知模型，對煤層圖像語義識別與物性估計進行聯合預測；隨后，利用預測輸出結果進行煤層三維結構重建與區域分層建模，并在此基礎上進行有限元網格劃分及材料屬性精確映射，構建煤層三維有限元模型；最后，構建煤層水力壓裂參數多目標優化問題，設計煤層物理信息嵌入的代理模型并與多目標進化算法結合動態求解優化問題，獲得最優水力壓裂參數。本發明基于深度學習，融合了多源信息、結構參數與材料屬性，推動了煤層水力壓裂設計的智能化發展。

本發明授權一種基于深度學習的煤層水力壓裂參數動態優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的煤層水力壓裂參數動態優化方法，其特征在于，包括以下步驟：S1，采集具有空間連續性的煤層切片CT圖像；S2，將CT圖像輸入到構建并訓練完成的煤層結構-物理參數智能感知模型里，模型包括煤層多尺度空間注意力特征編碼器以及層理上下文感知解碼器，用于輸出煤層語義分割結果和對應材料物理參數；S3，根據語義分割結果進行區域分層和網格劃分，之后將對應材料物理參數按語義區域映射至有限元模型各單元中，獲得煤層三維有限元模型；S4，以最大化改造體積、最小化綜合成本和最大化裂縫導流能力為優化目標，以要求解的煤層水力壓裂參數為決策變量建立煤層水力壓裂參數多目標優化問題；基于代理輔助的多目標進化算法求解多目標優化問題，獲得最優煤層水力壓裂參數；所述基于代理輔助的多目標進化算法，是以構建的煤層三維有限元模型生成訓練數據和測試數據對煤層物理信息嵌入的代理模型進行訓練和測試獲得全局代理模型，將全局代理模型與多目標進化算法結合動態求解多目標優化問題。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人青島理工大學，其通訊地址為：266033 山東省青島市市北區撫順路11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。